Hive作为基于Hadoop的数据仓库架构，为用户提供了强大的数据提取、转换和加载(ETL)工具集，使其能够高效地存储、查询和分析海量数据。 Hive的核心组件是其类SQL查询语言——HiveQL（HQL）。 HQL允许熟悉SQL的用户轻松上手，快速进行数据查询操作。 同时，Hive也支持MapReduce编程模型，允许开发者编写自定义的mapper和reducer函数，以应对内置函数无法处理的复杂分析任务，极大地扩展了Hive的应用场景。 本指南涵盖了Hive的基本概念、架构设计以及常用操作方法，包括HQL的开发、运行和优化技巧，帮助用户快速掌握Hive的核心功能，并应用于实际的数据处理场景。

档提供 Apache Hive 1.2 及以上版本详细的安装和配置步骤，并辅以实际案例进行测试和说明，帮助用户快速搭建和使用 Hive 数据仓库系统。 安装准备 满足 Hive 系统需求的操作系统，例如 Linux 或 macOS。 已安装 Java 运行环境 (JRE) 或 Java 开发工具包 (JDK)。 已安装 Hadoop 集群，并确保其正常运行。 安装步骤 下载 Hive 安装包。 解压安装包至指定目录。 配置环境变量，例如 HIVE_HOME 和 PATH。 修改 Hive 配置文件 hive-site.xml，指定 Hadoop 集群信息和数据库连接信息等。 初始化元数据存储。 测试验证 启动 Hive 命令行界面。 创建数据库和数据表。 导入数据并执行查询操作。 其他 档仅涵盖 Hive 基本安装和配置，更多高级功能和优化策略请参考官方文档。 在安装和使用过程中遇到问题，请查阅官方文档或相关技术论坛寻求帮助。

FineBI 连接 Hive 所需驱动位于 FineBI 安装目录下的 webapps/webroot/WEB-INF/lib 文件夹中。

该版本修复了 MongoDB Reader 在处理空值时可能导致数据同步错位的问题。该问题是由于 MongoDB 文档中某些字段存在可选性，部分文档可能缺少某些字段，而旧版本程序未对此情况进行妥善处理导致的。

该项目探讨了利用机器视觉技术实现农业机器人导航路径识别的可能性。通过分析农业环境中的图像信息，提取道路边界、障碍物等特征，为机器人规划安全高效的导航路径提供依据。

简洁实用，快速回顾 Hive 知识点。 本指南精选了最常用的 Hive 知识点，为初学者提供简洁易懂的概览。它不追求全面性，而是强调实用性和实用性。适合于有一定 Hive 基础的人员查阅或面试前复习。

Apache Hive 烹饪宝典2016英文版完整PDF格式电子书，内容丰富。

TopN：获取指定分组内满足指定条件的前N行数据。RowNumber：获取当前行在分组内排序后的行号。Rank：获取当前行在分组内去重排序后的行号。DenseRank：获取当前行在分组内不去重排序后的行号。

该资源包含 Hive 1.2.1 和 Tez 0.9.1 的安装包。 如需安装配置指南，请参考我的博客。 如有任何问题，请联系我以获取帮助。

Hive 在数据仓库领域一直面临更新操作效率低下的挑战。 3.x 版本之前，虽然支持更新操作，但速度缓慢且需要分桶。 Hive 3 引入了全新的 ACID 事务，并采用 TEZ 和内存查询，性能提升至 Hive 2 的 50 倍。 生产环境建议升级至 Hive 3.1.1 版本，体验 ACID 事务和瘦客户端配置带来的全新功能，以满足企业数据仓库系统不断增长的需求。